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发布于 面向数据科学 ·沉浸式 成员专用 顶级六机器分类算法 如何搭建机器学习模型流水无监督对战最易辨别受监督学习和不受监督学习的方法是检验数据是否贴标签。受监督学习函数预测基于输入数据定义标签可分解数据类别(分类问题)或. 分类算法 9分钟读取 分类算法 9分钟读取
发布于 面向数据科学 ·沉浸式 成员专用 如何自学数据科学 项目基础方法启动数据科学-作为一个不拥有数据科学学位的人,我对这个领域真正热心并决定实验搭建我自己课程空闲学习数据科学我想分享我的经验 并希望带点洞察力 数据科学培训 7分钟读取 数据科学培训 7分钟读取
发布于 面向数据科学 ·沉浸式 成员专用 ython半自动化探索数据分析 综合数据探索进程单点探索数据分析,又称EDA,已成为数据科学中越来越热题正像名称表示的那样,它是一个不确定空间试误过程,目的是寻找洞察力通常发生在数据科学的初级阶段 爱达市 11分钟读取 爱达市 11分钟读取
发布于 面向数据科学 ·2月25日 成员专用 如何分三步开发流数据分析网页应用 分步构建首个YouTube分析应用-多半时间数据科学/数据分析项目最终提供静态报告或仪表板,大大降级进程投入的努力和思想web应用展示数据解析工作之大法, web开发 8分钟阅读 web开发 8分钟阅读
2月11日 成员专用 聊天点PT讲ML趋势和我们如何准备 MLOPS深入学习 XAI-CatGPT最近成为人工智能机器学习圈子,算作AI和ML工具本身,它对机器学习当前趋势表示什么?上三位解答 聊天GPT 9分钟读取 聊天GPT 9分钟读取
发布于 面向数据科学 ·扬25 成员专用 视觉学习者解析、执行和解释主构分析指南 线性代数用于机器学习-共性矩阵、Eigenverat和主构件-在我前篇文章中,我们讨论过应用线性代数用于机器学习算法中数据表示式,但线性代数应用ML比此广得多。线性代数应用机器学习如何从矩阵向量数据表示法开始.com 机器学习 11分钟读取 机器学习 11分钟读取
发布于 面向数据科学 ·2022年12月30日 成员专用 线性代数如何应用机器学习 从矩阵向量表示数据开始-实情讲解,线性代数在机器学习中的作用一直使我困惑不解,因为我们大多学习这些概念(例如:矢量矩阵)数学后台,同时在机器学习上丢弃应用线性代数有几例机器学习基础使用案例 包括 线性代数 9分钟读取 线性代数 9分钟读取
发布于 面向数据科学 ·2022年12月13日 成员专用 如何画出更多深入交互数据探索 案例研究:卡塔尔世界杯队动态EDA-文章将介绍工具Plotly[1],该工具将数据可视化和探索数据分析带下级开源图形库可提高笔记本的美学和交互性,而不论你是Python或R用户编程使用 爱达市 6分钟读取 爱达市 6分钟读取
发布于 面向数据科学 ·2022年11月18日 成员专用 时间序列分析简介-ARMA比较、ARIMA模型 关于这些模型之间的差异和应如何使用这些模型-时间序列是什么时间序列是机器学习中独有问题类型,时间组件在模型预测中起着关键作用。观察依赖邻接观察,这违反以下假设:观察互为独立,其次是最传统机学习模型常用性 时间序列分析 12分钟读取 时间序列分析 12分钟读取